MLOps Nedir? Yeni Başlayanlar için Bir Rehber
Merhabalar. Bu yazımızda MLOps nedir? sorusunun cevabını arayacağız. MLOps’un açılımı Machine Learning Operations‘dır, odak noktası ise yapay öğrenme modellerinin canlı ortamlarda çalıştırılması sürecidir. MLOps, yazılımların...


MLOps Nedir? Yeni Başlayanlar için Bir Rehber
Merhabalar. Bu yazımızda MLOps nedir? sorusunun cevabını arayacağız. MLOps’un açılımı Machine Learning Operations‘dır, odak noktası ise yapay öğrenme modellerinin canlı ortamlarda çalıştırılması sürecidir. MLOps, yazılımların...


Alternatif Regresyon Yöntemleri: Lasso Regresyon
Lasso Regresyon, çoklu doğrusal regresyonda ortaya çıkan çoklu doğrusal bağlantı probleminin üstesinden gelmek için EKK yöntemine alternatif yanlı tahmin yöntemlerinden biridir.


Derin Öğrenme ile BBC Haberlerinin Sınıflandırılması
Merhabalar! Bu yazımda derin öğrenme (deep learning) yöntemlerinden evrişimli sinir ağları (convolutional neural networks – CNN) ve uzun kısa süreli bellek (Long short-term memory – LSTM) modelini kullanarak çoklu sınıflandırma...


MXNet ile Derin Öğrenme 2.2: Softmax Regresyon (Uygulama)
Amazon firmasının oluşturduğu MXNET derin öğrenme kütüphanesi ile FashionMNIST veri setini softmax regresyon modeli ile eğitilmesi.


Dengesiz Veri Setlerinde Modelleme
Standart bir sınıflandırıcı makine öğrenmesi algoritmasının amacı doğruluğu maksimize etmektir. Dengesiz veri setlerinde ise algoritma, veri sayısı çok olan sınıfı daha iyi öğrenecektir ve bu eğitimin sonucu çoğunluk sınıfı için düşük hata oranı, ancak azınlık sınıfı için daha yüksek hata oranı olacaktır.


MLflow: Makine Öğrenmesi Hayat Döngüsü Platformu
Merhabalar bu yazımızda MLflow’u tanımaya çalışacağız. MLflow nedir sorusuna “MLflow, açık kaynaklı bir makine öğrenmesi hayat döngüsü platformudur.” şeklinde cevap verebiliriz. Makine öğrenmesi çalışmalarında; Bir...


Boruta Algoritması ile Değişken Seçimi
Boruta veri setine eklediği gölge değişkenler ve iterasyonlu yapısı ile bir veri setinden önemli ve önemli olmayan değişkenlerin tarafsız ve istikrarlı bir şekilde seçilmesini sağlayan, Random Forest tabanlı değişken seçme yöntemidir.


MXNet ile Derin Öğrenme 2.1: Softmax Regresyon (Teori)
Herkese merhabalar, MXNet ile derin öğrenme serisine devam ediyoruz. İlk iki bölümde doğrusal regresyon konusunda teorik bilgiler paylaşıp python programlama dili ile uygulama yapmıştık. Bu...


MXNet ile Derin Öğrenme 1.2: Doğrusal (Linear) Regresyon (Uygulama)
Herkese merhabalar, MXNet ile derin öğrenme serisine devam ediyoruz. İlk bölümde doğrusal regresyon konusunda teorik bilgiler paylaşmıştık. Bu bölümde doğrusal regresyon konusunda MXNet kütüphanesini kullanarak...


Hiyerarşik Kümeleme
Merhabalar! Uzun bir aradan sonra yine sizlerleyim 🙂 Bu yazımda denetimsiz öğrenme (unsupervised learning) algoritmalarından hiyerarşik kümelemeyi ele alacağız. İlk olarak denetimsiz öğrenme nedir? Denetimsiz Öğrenme Denetimli öğrenmede...
